什么是语音识别?
英文解释就是：Automatic Speech Recognition(ASR) 或者Speech to Text(STT)
就是将语音信号转换成文本，但是注意以下几点:

1. 只负责解决机器听清问题，不负责听懂的问题;

2. 是要处理声学和（部分）语言上的混淆;
   . 如“帮我拿快递” or “帮我拿块地”

3. 解决“共性”问题：每个人的语音都能识别出正确的文本
   但是不能解决谁在说话（声纹识别）、话是怎么说的（情感状态质量）、说的是什么意思（语言理解）

语音识别怎么评估呢？
准确率：
• 音素错误率 (Phone Error Rate)
• 词错误率 (Word Error Rate, WER)
• 字错误率 (Character Error Rate, CER)
• 句错误率 (Sentence Error Rate, SER)
• 实时率 (Real-time Factor, RTF)
下图就是一个统计错误率的一个例子：

其中Subdtitutions 是替换错误，Deletions是删除错误，Insertions是插入错误；
Ref：那一行是原本完整的数据；
Hyp：是识别出的数据；
第一个矩形框，是删除错误，指的是在识别过程中，THE没有识别出来、第二个矩形框是替换错误，将IN错误识别了IS、第三个矩形框是插入错误，本来没有ON却错误的识别了Ins、第四个矩形框也是插入错误；
则错误率就是，这些出现的错误与原先正确的字词的比值；

语音识别的分类
•说话人：特定人、非特定人
• 语种：单一语种、多语种
• 词汇量：大、中、小
• OOV：Out of Vocabulary
• 设备：云侧、端侧
• 距离：近讲、远讲…

语音生成
音素（Phonemes）：一种语言中语音的“最小”单元(primitive sounds) 音素的维基百科
词/语素（morpheme）：一种语言中最小的具有语义的结构单元
共振峰(formant)指在声音的频谱中能量相对集中的一些区域(语谱峰值)，共振峰是一个很重要的概念；

1. 共振峰不但是音质的决定因素，而且反映了声道(共振腔)的物理特征。
2. 声音在经过共振腔时，受到腔体的滤波作用，使得频域中不同频率的能量重新分配， 一部分因为共振腔的共振作用得到 强化，另一部分则受到衰减，得到强化的那些频率在时频分析的语图表现为浓重的黑色条纹。
3. 由于能量分布不均匀，强的部分犹如山峰一般，故而称之为共振峰
4. 共振峰是被声道特别放大的频带; 由于不同元音在声道内不同位置产 生，不同元音会产生不同种类的放大或共振。
5. 第一和第二个共振峰(F1和F2)对于区分不同元音尤为重要。
   

如图所示， 根据不同的振动峰，来区分不同的元音
协同发音：在发音的时候，一个词是受到上下文发音的影响的，这就叫做协同发音；音素在声学上的实现和上下文强相关
音素抄本：一段语音对应的音素列表，如下图所示

音节：元音和辅音结合构成一个音节
•在元音之前的辅音，叫作音节头(onset)或称声母(initial)
• 在音节头之后的元音及随后的子音被叫作韵母(rime)
• 而韵母里的元音叫作音节核(nucleus)
• 随后的子音叫作音节尾(coda)